共通データ¶

時系列データなら何でもよいので、下記のデータを利用した
pd.read_csv() はURLから直接CSVデータをダウンロードできる

https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

47都道府県ではデータが多すぎて見づらいので、東京・大阪・名古屋のみにする

In [ ]:
import pandas as pd
url = "https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_daily.csv"
data = pd.read_csv(url)
data = data.melt(id_vars="Date")
data.columns = ["Date", "Prefecture", "Newly confirmed cases"]
query = "Prefecture == 'Tokyo' or Prefecture == 'Osaka' or Prefecture == 'Aichi'"
data = data.query(query)
data.iloc[200:210,]
Out[ ]:
Date Prefecture Newly confirmed cases
15917 2020/8/3 Tokyo 258
15918 2020/8/4 Tokyo 309
15919 2020/8/5 Tokyo 263
15920 2020/8/6 Tokyo 360
15921 2020/8/7 Tokyo 461
15922 2020/8/8 Tokyo 429
15923 2020/8/9 Tokyo 331
15924 2020/8/10 Tokyo 197
15925 2020/8/11 Tokyo 188
15926 2020/8/12 Tokyo 222

たいていのライブラリは日付が　str のままでは時系列処理できないので Timestamp に変換する
（Seaborn は str でも時系列グラフを描画できた）

In [ ]:
Date = pd.to_datetime(data["Date"])
data2 = data.copy()
data2["Date"] = Date

print(type(data.iloc[0,0]))
print(type(data2.iloc[0,0]))

data2.iloc[200:210,] #見た目は同じ　

<class 'str'>
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
Out[ ]:
Date Prefecture Newly confirmed cases
15917 2020-08-03 Tokyo 258
15918 2020-08-04 Tokyo 309
15919 2020-08-05 Tokyo 263
15920 2020-08-06 Tokyo 360
15921 2020-08-07 Tokyo 461
15922 2020-08-08 Tokyo 429
15923 2020-08-09 Tokyo 331
15924 2020-08-10 Tokyo 197
15925 2020-08-11 Tokyo 188
15926 2020-08-12 Tokyo 222
In [ ]:
data_yoko = data2.pivot(index="Date",
                        columns="Prefecture",
                        values="Newly confirmed cases")
data_yoko
Out[ ]:
Prefecture Aichi Osaka Tokyo
Date
2020-01-16 0 0 0
2020-01-17 0 0 0
2020-01-18 0 0 0
2020-01-19 0 0 0
2020-01-20 0 0 0
... ... ... ...
2023-05-04 221 499 994
2023-05-05 252 440 906
2023-05-06 282 430 1062
2023-05-07 863 1098 2345
2023-05-08 425 547 1331

1209 rows × 3 columns

高水準作図ライブラリ¶

Seaborn¶

Seaborn は matplotlib のラッパー。データフレームからシンプルな関数で様々なグラフを描画できる

色遣いがきれいで、デフォルトでもカッコよいグラフが描けるのが特徴。
グラフごとに微妙に作法が違っていたりして、使い込むとやや洗練されていない印象を受ける。
足りない部分は matplotlib で調整できる/する必要があるのが、長所でもあり短所でもある。
また、デフォルトでは日本語が文字化けするのが面倒。

https://seaborn.pydata.org/

In [ ]:
# minimum
import seaborn as sns
ax = sns.lineplot(data=data2,
             x="Date",
             y="Newly confirmed cases",
             hue="Prefecture")
No description has been provided for this image
In [ ]:
#practical
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 日本語文字化け対応でフォントを指定する。matplotlib に比べれば楽。
sns.set(font='Meiryo')
# 画像サイズを設定する程度の事で matplotlib を呼ぶのが面倒
# グラフ描画より前に画像サイズを設定する必要があるなど、matplotlib のお作法に縛られる
plt.figure(figsize=[14,4]) 
# グラフ描画の関数はシンプルでとっつきやすい
ax = sns.lineplot(data=data2,
             x="Date",
             y="Newly confirmed cases",
             hue="Prefecture")
ax.set_title("Covid19 日次感染者数")
plt.xticks(rotation=-90)
plt.show()
# plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
No description has been provided for this image

Seaborn Object¶

2022年に導入された Seaborn のグラフィック指向インターフェイス。
ざっくり言って、Seaborn で ggplot/plotnine 的な書き方ができるようになる。

  • The seaborn.objects interface
    • plot
    • lineplot
    • layout
    • label
  • Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~
  • Seabornのオブジェクト・インターフェイスのガイド

minimum¶

seaborn に含まれているので、新たに別ライブラリをインストールしないで済むのは嬉しい
ワンライナーだとかえって複雑に見えて有難味が分からないが……

In [ ]:
#minimum
import seaborn.objects as so
so.Plot(data2, x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture").add(so.Line())
Out[ ]:
No description has been provided for this image

Practical¶

実務的な設定をしようと思うと見通しが格段に良くなって有難味が分かる。

  • pros
    • 関数呼び出しのカッコごとに改行してメソッドチェーンすると読みやすい。
    • グラフサイズが Seaborn 内で設定できるようになったのが嬉しい（元々できてろよという気もするが…）
  • cons
    • 依然としてデフォルトでは日本語非対応
    • 日本語フォントの設定は matplotlib の rc 設定を弄っており、おまじないレベルだがちょっと面倒くさい。
In [ ]:
import seaborn.objects as so
so.Plot(
    data2, x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture",
).add(
    so.Line()
).layout(
    size=(14,5)
).label(
    title="COVID19 日次感染者数",
    x="日付",
    y="新規感染者数"
).theme(
    {"font.family":"Meiryo"}
)
Out[ ]:
No description has been provided for this image

plotnine¶

plotnine は R のグラフ描画パッケージである ggplot2 をほぼ完璧に python に移植した matplotlib のラッパー。
文法が ggplot2 なので、最初はとっつきにくいが、完全に構造化されていて慣れると覚えやすい（はず）

オブジェクトに += で指示を追加していくので、指示が長くなっても見通しが良い。

公式ドキュメント類¶

  • https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html

参考サイト¶

  • https://ill-identified.hatenablog.com/entry/2021/08/06/200859
  • plotnine example

minimum¶

最小構成ではやはり有難味が分かりにくい

In [ ]:
from plotnine import *
# データとプロット対象を指定
g = ggplot(data2, aes(x="Date", y="Newly confirmed cases", color="Prefecture"))
# グラフの種類を指定
g += geom_line()
g
No description has been provided for this image

Practical¶

実務的にはこれくらいのコードになる

  • 日付の目盛設定

    • 別ライブラリ (mizani) のインストールが必要で少々面倒

  • Pros

    • 後から要素を次々につなげていくことで

  • Cons

    • パラメータの書き方がかなり癖があって調べながら出ないとよくわからない
    • plotnine をワイルドカードインポートするのがR風
In [ ]:
#practical
from plotnine import *
from mizani.breaks import date_breaks
from mizani.formatters import date_format

# データとプロット対象を指定
g = ggplot(data2, aes(x="Date", y='Newly confirmed cases', color="Prefecture"))
# グラフの種類を指定
g += geom_line()
# 見た目の調整を指定
g += theme(figure_size=(12, 4), text=element_text(family='Meiryo'))
g += theme(axis_text_x=element_text(rotation=-90, hjust=1))
g += labs(x='日付', y="新規感染者数", title="Covid19 日次感染者数")
g += scale_x_datetime(breaks=date_breaks("4 month"), labels=date_format("%Y-%m"))
g #描画
No description has been provided for this image

Pandas¶

Pandas にも matplotlib を利用した作図関数があり、単純なプロットなら Pandas だけで描画できる。
ほかのライブラリをインストールするのが難しい時などに使えそう。

高水準作図ライブラリは縦持ちデータをそのまま処理できるのが普通だが、Pandasは横持データしか処理できないようだ（詳しくは未調査）

こいつのおかげで「Pandasしか必要ないのに matplotlib がインストールされた？」という事になる。

  • https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html
  • https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html

minimum¶

In [ ]:
#minimum
data_yoko.plot.line()
Out[ ]:
<Axes: xlabel='Date'>
No description has been provided for this image

Practical¶

実用的にはサイズを指定するくらいがせいぜいか？

In [ ]:
#practical
data_yoko.plot.line(figsize=(14,4))
Out[ ]:
<Axes: xlabel='Date'>
No description has been provided for this image

Plotly Express¶

Plotly Express は Ploty をバックエンドにした高水準作図ライブラリ。
Ploty をインストールすると一緒にインストールされる。
関数はシンプルでわかりやすい。表示されるグラフは javascript でインタラクティブに操作できる。

Seaborn/matplotlib の様に PlotlyExpress も plotly の関数を使って細かい調整などもできるようである。

公式ドキュメント¶

  • https://plotly.com/python/plotly-express/

参考サイト¶

  • https://qiita.com/hanon/items/d8cbe25aa8f3a9347b0b

minimum¶

最低限構成で描画してもかなりサマになる。横幅を目いっぱい使うのがPlotly流。

In [ ]:
import plotly
# オフラインHTML出力のためのおまじない
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=False)

import plotly.express as px
fig = px.line(data,
              x = "Date",
              y = "Newly confirmed cases",
              color= "Prefecture",
             )
fig.show()

Practical¶

Plotlyは日本語がそのまま通るのが美点

In [ ]:
import plotly.express as px
fig = px.line(data,
              x = "Date",
              y = "Newly confirmed cases",
              color= "Prefecture",
              hover_name = "Prefecture",
              title = "Covid19 日次感染者数", 
              width = 1200,
              height = 450,
             )
fig.show()

Altair¶

Altair（アルタイル） は javascript の作図ライブラリ Vega をバックエンドとした宣言型統計可視化ライブラリ

よく調査できていないが、宣言型という事で系統だったインターフェースが期待できる
メソッドチェーンで指示を記載していくので、コマンドが横長に広がるのがやや難に感じられる
描画されるグラフは matplot 系や plotly 系ともちょっと違ったカッコよさがあり、新鮮

公式ドキュメント¶

  • https://altair-viz.github.io/
  • https://altair-viz.github.io/user_guide/times_and_dates.html

参考サイト¶

  • https://yuunagi.hatenablog.com/entry/2019/04/07/231734
  • How to Create Interactive Plots with Altair（2020年の記事）

minimal¶

Plotly よりちょっと記述多め

In [ ]:
import altair as alt

alt.renderers.enable('html') # Notebook の Html保存に必要

alt.Chart(data2).mark_line().encode(
    x='Date',
    y='Newly confirmed cases',
    color='Prefecture',
)
Out[ ]:

Practical¶

  • Pros
    • 見た目はなかなか格好良い。
  • Cons
    • 凝ったことをしようとすると Prefecture:N Date:T みたいに型情報を指定してあげないといけないのがイマイチ
    • Plotly ではデフォルトで有効になっているホバーやズームをいちいち設定する必要がある
In [ ]:
#practical
import altair as alt

alt.renderers.enable('html') #Notebook の Html 保存に必要

zoom = alt.selection_interval(bind='scales')
alt.Chart(data2).mark_line().encode(
    x='Date',
    y='Newly confirmed cases',
    color='Prefecture',
    strokeDash='Prefecture',
    tooltip = [alt.Tooltip('Prefecture:N'),
               alt.Tooltip('Date:T'),
               alt.Tooltip('Newly confirmed cases:Q')
              ]
).properties(
    width=1000,
    height=400
).add_params(
    zoom
).interactive()
Out[ ]:

HvPlot¶

HvPlot は Holoview をバックエンドとする高水準作図API。

Holoview はさらにバックエンドとして matplotlib/plotly/bokeh を選べるのが特徴で、HvPlot も同様。

表示されるグラフはbokeh / plotly で作図されている場合はインタラクティブに操作できる。

あまりよく調査できていないのだが、pandas の plot 関数を置き換えるような使い方をする。 APIは構造的でなく、いまひとつ洗練されていないように見受けられる。

bokeh をバックエンドに使う高水準作図ライブラリはほかに見つけれれていないので、bokeh が好きなら良いかもしれない。

公式ドキュメント¶

  • https://hvplot.holoviz.org/index.html
  • https://hvplot.holoviz.org/user_guide/Plotting.html
In [ ]:
import hvplot
import hvplot.pandas 
hvplot.extension('bokeh') #デフォルトではbokeh
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=400,
                     )
Out[ ]:
In [ ]:
# import hvplot
import hvplot.pandas 
hvplot.extension('plotly') 
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=400,
                     )

BokehUserWarning: out of range integer may result in loss of precision
BokehUserWarning: out of range integer may result in loss of precision
Out[ ]:
In [ ]:
# import hvplot
import hvplot.pandas 
hvplot.extension('matplotlib') 
data_yoko.hvplot.line(x="Date",
                      y=["Tokyo", "Osaka", "Aichi"],
                      width=1200,
                      height=600,
                     )
Out[ ]:
No description has been provided for this image

低水準作図ライブラリ¶

Holoview¶

Holoview は bokeh/plotly/matplotlib をバックエンドに選択できる低水準？作図ライブラリ。
バックエンドが選択できる以外にどういうメリットがあるのかイマイチ良くわからない

公式ドキュメント¶

  • https://holoviews.org/
  • https://holoviews.org/user_guide/Customizing_Plots.html
  • https://twitter.com/HoloViews

解説記事¶

  • Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない（2017年の記事）
  • HoloViewsの基本的なグラフをワンライナーで（2017年の記事）
  • HoloViewsとBokehでぐりぐり動かせるグラフを描く（2021年の記事）
  • For HoloMap legend_positions [right, left, top, bottom] not working #4191
In [ ]:
# 作図指示の都合上、データフレームの形式を簡単にします
data_yoko2 = data_yoko.reset_index()
data_yoko2
Out[ ]:
Prefecture Date Aichi Osaka Tokyo
0 2020-01-16 0 0 0
1 2020-01-17 0 0 0
2 2020-01-18 0 0 0
3 2020-01-19 0 0 0
4 2020-01-20 0 0 0
... ... ... ... ...
1204 2023-05-04 221 499 994
1205 2023-05-05 252 440 906
1206 2023-05-06 282 430 1062
1207 2023-05-07 863 1098 2345
1208 2023-05-08 425 547 1331

1209 rows × 4 columns

Holoviews + bokeh¶

bokeh との組み合わせが一番整備されているようである

In [ ]:
import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')

hv.Overlay([
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Tokyo"]), "Date", "Newly confirmed cases", label="Tokyo"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Osaka"]), label="Osaka"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Aichi"]), label="Aichi"),
]).opts(width=1200, height=400, legend_position='top_left')
No description has been provided for this image No description has been provided for this image
Out[ ]:

Holoviews + Plotly¶

Plotly では凡例が出てこない

In [ ]:
hv.extension('plotly')

hv.Overlay([
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Tokyo"]), "Date", "Newly confirmed cases", label="Tokyo"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Osaka"]), label="Osaka"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Aichi"]), label="Aichi"),
]).opts(width=1200, height=400, legend_position='top_left')
No description has been provided for this image No description has been provided for this image 
WARNING:param.main: Option 'legend_position' for Overlay type not valid for selected backend ('plotly'). Option only applies to following backends: ['bokeh', 'matplotlib']

BokehUserWarning: out of range integer may result in loss of precision
BokehUserWarning: out of range integer may result in loss of precision
Out[ ]:

Holoviews + matplotlib¶

matplotlib ではピクセルで大きさの指定ができず、インチとアスペクト比の指定となる。
そこでAPIが共通化されていなくてどうするのだ、という印象。

  • http://holoviews.org/user_guide/Plotting_with_Matplotlib.html
In [ ]:
hv.extension('matplotlib')

hv.Overlay([
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Tokyo"]), "Date", "Newly confirmed cases", label="Tokyo"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Osaka"]), label="Osaka"),
hv.Curve((data_yoko2["Date"],data_yoko2["Aichi"]), label="Aichi"),
]).opts(aspect=2.5, fig_inches=18, legend_position='top_left')
No description has been provided for this image No description has been provided for this image
Out[ ]:
No description has been provided for this image

Plotly¶

Plotly は javascript によるグラフ描画ライブラリ
インタラクティブに操作できるグラフを描画できる
Python 以外に R/Matlab/Julia で利用することができる。

R では ggplot 風のインターフェースを備えたggplotlyというのもある

公式サイト¶

  • https://plotly.com/graphing-libraries/
  • https://plotly.com/python/
In [ ]:
#minimal
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure()

trace0 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Tokyo"], mode = 'lines')
trace1 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Aichi"], mode = 'lines')
trace2 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Osaka"], mode = 'lines')
fig.add_trace(trace0)
fig.add_trace(trace1)
fig.add_trace(trace2)

fig.show()
In [ ]:
#practical
import plotly.graph_objects as go
 
fig = go.Figure()

trace0 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Tokyo"], mode = 'lines', name = 'Tokyo')
trace1 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Aichi"], mode = 'lines', name = 'Aichi')
trace2 = go.Scatter(x = data_yoko2["Date"], y = data_yoko2["Osaka"], mode = 'lines', name = 'Osaka')
fig.add_trace(trace0)
fig.add_trace(trace1)
fig.add_trace(trace2)

fig.layout.update({'title': '新規感染者数推移'})
fig.layout.xaxis.update({'title': '日付'})
fig.layout.yaxis.update({'title': '新規感染者数'})
fig.update_layout(
    autosize=False,
    width=1200,
    height=450)
fig.show()

bokeh¶

bokeh も javascript によるグラフ描画ライブラリ
インタラクティブに操作できるグラフを描画できる

色々凝った設定ができるが、設定が難しすぎる印象。
matplotlib でさえ勝手にやってくれる線の色分けも手作業で設定が必要。

公式サイト¶

  • http://docs.bokeh.org/en/latest/

参考記事¶

  • Pythonでボケ(Bokeh)よう ～ データ可視化ライブラリの紹介 ～（2019年の記事）
  • [Python]bokehのグラフをmatplotlibと同じ色で描画(bokeh.palettes)（2021年の記事）
  • Position of the legend in a Bokeh plot
  • HoverTool does not display datetime #8658
In [ ]:
#minimal
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook() #jupyter notebook 対応

p = figure()
p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Tokyo)
p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Aichi)
p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Osaka)

show(p)
Loading BokehJS ...
In [ ]:
#plactical
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.palettes import d3
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook() #jupyter notebook 対応

# デフォルトで色分けしてくれないため色の設定を取ってくる必要がある
colors = d3["Category10"][10]

# ツールチップ周りの設定が異様に難しい。
hover_tool = HoverTool(
    tooltips = [
        ( 'Date', '$x{%F}' ),
        ( 'Prefecture',''),
        ( '新規感染者数',  '@y' ), 
    ],
    formatters={'$x': 'datetime'}
)

p = figure(title="新規感染者数の推移",
           y_axis_label="新規感染者数",
           x_axis_label="日付",
           x_axis_type='datetime',
           width=1200,
           height=450)

p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Tokyo, legend_label="Tokyo", line_color=colors[0])
p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Aichi, legend_label="Aichi", line_color=colors[1])
p.line(data_yoko2.Date, data_yoko2.Osaka, legend_label="Osaka", line_color=colors[2])
p.add_layout(p.legend[0], 'right')
p.add_tools(hover_tool)
show(p)
Loading BokehJS ...

matplotlib¶

当たり前だが、なんでも描ける。

公式サイト¶

  • https://matplotlib.org/
  • https://twitter.com/matplotlib

参考記事¶

  • 調べればいくらでも出てくるので……
In [ ]:
#minimum
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Tokyo, label="Tokyo")
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Aichi, label="Aichi")
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Osaka, label="Osaka")
plt.show()
No description has been provided for this image
In [ ]:
#practical
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize = [14,4])
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Tokyo, label="Tokyo")
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Aichi, label="Aichi")
ax.plot(data_yoko2.Date, data_yoko2.Osaka, label="Osaka")
ax.legend()
plt.title("新規感染者数の推移", fontname="Meiryo")
plt.xlabel("日付", fontname="Meiryo")
plt.ylabel("新規感染者数", fontname="Meiryo")
plt.xticks(rotation=-90)
plt.show()
No description has been provided for this image

その他雑記メモ¶

  • Python でデータ分析するのに適したグラフツール3選（2019年の記事）
  • Pythonの可視化パッケージの使い分け(2017年の記事）
In [ ]: